Wenn Sie Google Unternehmensprofile von Kunden als Spezialist, freiberuflich oder in einer Agentur betreuen, kennen Sie das Gefühl der letzten Monate: Die Checklisten von 2024 hören plötzlich auf zu funktionieren. Die KI-Schicht, die Google über Search und Maps gelegt hat, plus externe LLMs wie ChatGPT, Perplexity und Claude lesen das Unternehmensprofil, die Website, die Bewertungen und die Social-Media-Profile Ihres Kunden als einen einzigen Datenfluss. Gemini entscheidet, ob das Unternehmen einem Nutzer, der nach einer Dienstleistung oder einem Produkt sucht, überhaupt angezeigt wird. Der Local Pack ist heute nur einer von mehreren Kanälen, über die Endkunden Ihren Kunden finden. So sieht KI im Local SEO dieses Jahr aus: Ihre Aufgabe hat sich verschoben von „im Local Pack höher ranken” zu „sicherstellen, dass Gemini ein genaues, gut dokumentiertes Bild des Kunden hat und ihn ohne zu zögern empfehlen kann.”
Anderes Briefing, andere Aufgaben, andere Erfolgsdefinition. Ich mache Local SEO seit 2018. Zuerst in einer Marketing-Agentur, wo ich die Local-SEO-Abteilung aufgebaut habe, heute als Mitgründer von Localo. Im Folgenden bekommen Sie fünf konkrete Dinge: was der Shift von Seiten-Optimierung zu Entitäts-Optimierung wirklich bedeutet, warum das Argument „das ist kein Ranking-Faktor” nicht mehr funktioniert, welche Felder im Unternehmensprofil Gemini tatsächlich liest, wie der Ask-Maps-Launch im März funktioniert, und ein Fünf-Punkte-Playbook für 2026, mit konkreten Schritten, die Sie auf jedem Kunden-Account in Ihrem Portfolio umsetzen können. Alles getestet an den Profilen meiner Kunden, an Localo-Nutzer-Accounts und gestützt auf Research von Semrush, Whitespark, Near Media und Search Engine Land.
Von Seiten und Signalen zu Entitäten: was sich durch AI Search wirklich geändert hat
Zwei Begriffe, die ich durchgehend verwende. Ohne sie ergibt der Rest keinen Sinn:
- Sprachmodell (LLM, Large Language Model) ist ein KI-System, das auf einer großen Textmenge trainiert wurde und natürliche Sprache lesen, vorhersagen und generieren kann. Gemini (Googles Engine), ChatGPT, Claude und Perplexity sind alle LLMs.
- Entität im Google-Sinne ist das Unternehmen Ihres Kunden, behandelt als ein einziges Objekt: ein reales Unternehmen mit einer bestimmten Kategorie, einem Standort und Kontaktdaten, das konsistent an vielen Stellen online beschrieben wird. Nicht die Website. Nicht der Verzeichniseintrag. Das Unternehmen als Ganzes.
Mike Blumenthal (Near Media, GatherUp), einer der angesehensten Analysten der Branche, hat es in seinem Vortrag auf der AmpUp 2025 zusammengefasst: „Google isn’t ranking websites anymore. They’re ranking entities” (GatherUp, 2025). In der Praxis: Google sucht und zeigt ein Unternehmen mit einer bestimmten Kategorie, an einen Standort gebunden, konsistent über mehrere Quellen beschrieben, nicht eine einzelne Webseite. Diese Unterscheidung existiert seit Jahren (Knowledge Graph seit 2012, E-E-A-T-Updates), aber erst jetzt, da Gemini die Antworten generiert, wird sie in der täglichen Arbeit eines Local-SEO-Spezialisten greifbar.
Was das in der Praxis heißt: Wenn ein Nutzer Google oder Ask Maps eine Frage stellt wie „guter Kinderzahnarzt in Karlsruhe für ein Kind mit Zahnarztangst”, durchläuft Gemini in Bruchteilen einer Sekunde eine Entscheidungsschleife:
- sammelt Kandidaten (Unternehmen in der Nähe mit passender Kategorie),
- filtert nach Attributen und Kontext („Kinder”, „Angst”, „Karlsruhe”),
- bewertet jeden Kandidaten nach Vollständigkeit und Konsistenz der Informationen sowie nach Bewertungsinhalten,
- wählt die 3–5 Unternehmen, die am besten zur Anfrage passen, und präsentiert sie dem Nutzer mit kurzer Begründung.
Gemini hat aufgehört, das Google Unternehmensprofil, die Website, Bewertungen, Social-Media-Erwähnungen und Experten-Zitate als separate Rankingsignale zu behandeln. Das alles ist jetzt ein Datenfluss über eine Entität. Aus diesem Fluss baut das Modell seine Darstellung des Unternehmens. Je vollständiger und konsistenter diese Darstellung ist, desto sicherer empfiehlt die KI den Kunden. Je mehr Lücken und Widersprüche, desto leichter greift Gemini auf einen Wettbewerber zurück, über den es mehr Daten hat, um dem Nutzer zu antworten.
Vier Stellen, an denen Sie das sehen
- AI Overviews in Google-Ergebnissen tauchen immer häufiger bei lokalen Anfragen auf wie „bester Zahnarzt München” oder „Klimaanlage Auto Köln”. Laut Semrush-Studie zu 10M+ Keywords (globale Daten, November 2025) erschienen AI Overviews bei 15,69% der Anfragen. Die organische CTR fällt deutlich, wenn sie auftreten: Seer Interactives 15-monatige Analyse informationsbezogener Anfragen meldet einen Rückgang von 61% (von 1,76% auf 0,61%). Pew Research, auf Basis von 68.879 echten US-Anfragen, fand heraus: Wenn ein AI Overview erscheint, klicken Nutzer nur in 8% der Fälle auf ein klassisches Ergebnis, gegenüber 15% ohne.
- AI Mode und konversationeller Modus in Google Search, in dem Gemini direkt antwortet. Dieselbe Pew-Research-Studie zeigte: Wenn ein AI Overview in den Ergebnissen erscheint, beendet der Nutzer die Sitzung nach einem Seitenbesuch in 26% der Fälle, gegenüber 16% ohne. Mit anderen Worten: Immer mehr Sitzungen enden im AI-Panel.
- Ask Maps innerhalb von Google Maps, dem ich unten einen eigenen Abschnitt widme, weil das für mich die folgenreichste Veränderung in der lokalen Suche dieses Jahr ist.
- Andere LLMs (ChatGPT, Perplexity, Claude). In meiner eigenen Arbeit sehe ich, dass diese Modelle bei Anfragen wie „guter Mechaniker in der Nähe” primär auf Google Unternehmensprofile, Websites, Branchenverzeichnisse und Bewertungen zugreifen und ihre Antwort daraus aufbauen. Das ist meine Beobachtung aus Tests, keine publizierte Studie. Ich habe noch keinen öffentlich auditierten Datensatz, behandeln Sie es also als meine Lesart aus den Kontexten, in denen ich arbeite.
Die Erkenntnis für Sie als Spezialist: Die Frage lautet nicht mehr „auf welcher Position rankt mein Kunde im Local Pack?”. Die Frage lautet: „Ist das Unternehmen meines Kunden klar und konsistent genug für die KI, dass Gemini einem Nutzer mit gutem Gewissen sagen kann: geh dorthin?” Wenn nicht, fällt der Kunde aus allen Ergebniskanälen gleichzeitig heraus: AI Overviews, Ask Maps, ChatGPT, Perplexity.
Warum „kein Ranking-Faktor” als Ausrede nicht mehr taugt
In der Local-SEO-Community beobachte ich seit Jahren denselben Dialog. Jemand fragt „beeinflussen Posts das Ranking?”. Jemand anderes zitiert die Sterling-Sky-Studie und antwortet: „nein, Posts bewegen keine Position im Local Pack.” Technisch haben sie recht, und Joy Hawkins hat es in einem kontrollierten Test schwarz auf weiß gezeigt.
Aber 2026 reicht das bei Weitem nicht mehr. „Kein direkter Ranking-Faktor” ist nicht mehr gleichbedeutend mit „spielt keine Rolle”. In meiner Arbeit über ein Kunden-Portfolio sehe ich: Posts, Attribute, zusätzliche Kategorien, Unternehmensbeschreibung, Social-Media-Links und FAQs auf der Website bewegen die Position im klassischen Local Pack vielleicht um keine einzige Stelle. Aber sie füttern direkt die AI-Search-Schicht, die entscheidet, ob der Kunde in Ask Maps, in einem AI Overview oder in ChatGPTs Antwort auf „guter Dachdecker in Hamburg” auftaucht.
Das ist aus meiner Sicht die zentrale Unterscheidung für 2026, und eine, die ich jedem Spezialisten einzubläuen versuche, mit dem ich arbeite: Das Ranking im Local Pack ist heute nur einer von mehreren Wegen, auf denen ein Endkunde das Unternehmen Ihres Kunden findet. Der zweite ist die Erwähnung in AI-Antworten. Der dritte ist eine direkte Empfehlung in einer Gemini-, ChatGPT- oder Perplexity-Konversation. Nur den ersten kann man sauber durch „algorithmus-zielgerichtete” Optimierung kaufen. Die anderen zwei verlangen eine vollständige, ehrliche, beschreibende Präsenz.
Konkrete Punkte, die vor einem oder zwei Jahren „keine Rolle spielten” und heute in meiner Arbeit auf jedem Kundenprofil Pflicht sind:
- Eine vollständige Unternehmensbeschreibung mit Konkretem. Was der Kunde tut, für wen, wo, in welchen Situationen, was ihn auszeichnet. Nicht „seit 20 Jahren am Markt, professioneller Service”. Konkrete Situationen, konkrete Spezialisierungen, konkrete Standorte.
- Alle passenden zusätzlichen Kategorien, nicht nur die eine primäre. Im Google Unternehmensprofil lassen sich bis zu neun zusätzliche hinzufügen. Die meisten Kundenprofile, die ich auditiere, haben eine oder zwei.
- Attribute (Parkplatz, barrierefreier Zugang, akzeptierte Zahlungsmittel, vegane Karte, hundefreundlich). Gemini und Ask Maps nutzen diese als First-Pass-Filter, um Anfragen wie „Café mit WLAN und ruhigem Arbeitsplatz, haustierfreundlich” zuzuordnen.
- Ein Bereich Leistungen und Produkte mit konkreten Bezeichnungen und Beschreibungen. Jede Leistungsbeschreibung ist buchstäblich Text, den Gemini in einer Antwort zitieren kann.
- Posts ungefähr einmal pro Woche. Selbst wenn sie keine Position bewegen, sind sie für Gemini ein Signal für Aktivität und frische Informationen.
- FAQ auf der Website, Antworten auf Fragen, die ein Endkunde der KI tatsächlich stellen könnte.
Whitespark setzt in seinem Local Search Ranking Factors Report 2026 Proximity an die Spitze (~55% Gewicht), mit kombinierten GBP-Signalen auf Platz zwei (~32%) für den klassischen Local Pack. Wichtiger noch: Zum ersten Mal in der Geschichte des Reports wurde eine separate Kategorie „AI Search Visibility” eingeführt, in der On-Page (also die Website des Kunden) mit 24% am stärksten gewichtet wird. Das GBP-Gewicht in dieser zweiten Kategorie fällt auf 12%. Die Erkenntnis für Ihre Arbeit: Unter AI-Sichtbarkeit müssen Sie zwei Dinge gleichzeitig optimieren, das GBP und die Website.
Was Gemini und AI Overviews aus dem Unternehmensprofil des Kunden auslesen
Streng praktisch, weil die Frage, die ich am häufigsten von anderen Spezialisten höre, lautet: „Okay, aber was genau muss ich im Kunden-Account ausfüllen, damit die KI es mag?”
Aus Research von Search Engine Land (Rich Sanger, April 2026), Glenn Gabe / GSQi (Briefing mit dem Gemini-Team, März 2026) und Near Media (Blumenthal, Sterling, April 2026), plus meinen eigenen Beobachtungen aus den Hunderten von Accounts, die ich in Localo sehe, greift Gemini (die Engine hinter AI Overviews und Ask Maps) auf konkrete Daten zu:
1. Google Unternehmensprofil
- Hauptkategorie und zusätzliche Kategorien. Sie entscheiden, ob der Kunde überhaupt in den Kandidatenpool für eine bestimmte Anfrage gelangt.
- NAP und Öffnungszeiten (inklusive Feiertagsöffnungszeiten): der „Ausweis” des Unternehmens. Muss überall übereinstimmen, zwischen GBP, Website und Verzeichnissen.
- Unternehmensbeschreibung. 750 Zeichen, um zu sagen, wer der Kunde ist. Verschwenden Sie diese nicht mit Keyword-Stuffing.
- Leistungsliste mit Beschreibungen. Jede Leistung ist ein eigener „Fakt”, den die KI in einer Antwort zitieren kann.
- Attribute und Produkte. First-Line-Filter für AI Search.
- Fotos und Vision AI (Vision AI = Google-Systeme, die ohne Beschreibung erkennen, was auf einem Foto zu sehen ist). Zeigen Sie echte Innenräume, echte Gerichte, echte Teams. Stock-Fotos und KI-generierte Bilder erkennt die KI und behandelt sie als Signal schwacher Authentizität.
- Posts (What’s New, Offers, Events, Products): ungefähr einmal pro Woche, mit unterschiedlichen Themen, nicht nur Promotions.
- Bewertungen (ausführlich und konkret). Eine Bewertung wie „Sarah hat sich super um unseren 7-jährigen Labrador gekümmert, der beim Tierarzt normalerweise durchdreht” sind für die KI vier konkrete Fakten (Spezialisierung, Alter des Hundes, Rasse, Verhaltensproblem). Eine Bewertung wie „toller Service, sehr empfehlenswert” sind null Fakten, nichts zu zitieren.
2. Die Website
- Konsistentes NAP (Name, Adresse, Telefon) mit dem Google Unternehmensprofil.
- Schema Markup, primär LocalBusiness mit ausgefülltem sameAs-Abschnitt, der auf die Profile des Unternehmens auf anderen Plattformen verweist (Facebook, Branchenverzeichnisse). Hilft der KI, die Entität zu erkennen und über Quellen hinweg zu einer zu verknüpfen.
- FAQ formuliert als echte Kundenfragen: „Reparieren Sie Autos mit Garantie?”, „Wie lange ist die Wartezeit auf einen Termin?”. Ein gutes FAQ ist eine der besten einzelnen Investitionen unter AI Search.
- Leistungs- und Standortseiten: Jede Leistung und jeder Standort sollte eine eigene Unterseite haben, gut in der Navigation platziert.
3. Externe Quellen (wenn lokale Daten dünn sind)
- Social Media. Laut Semrushs Research zu den meistzitierten Domains in LLMs sind die am häufigsten von KI zitierten: Facebook, LinkedIn und Instagram.
- Branchen- und lokale Verzeichnisse.
- Artikel, Pressemeldungen und Blogs.
Mike Blumenthal und Greg Sterling haben es in derselben Near-Memo-Folge treffend formuliert: „Your website becomes a data source for AI.” Das heißt nicht, dass die Website des Kunden nicht mehr nötig ist. Es heißt, dass ihre Rolle nicht mehr nur Conversion ist. Sie soll auch AI Search mit Daten über das Unternehmen füttern.
Altes Local-SEO-Playbook vs. das neue AI-driven Playbook
Der schnellste Weg, zu sehen, was sich in der täglichen Arbeit wirklich geändert hat: ein Side-by-Side, wie Elemente des Google Unternehmensprofils im klassischen Local SEO behandelt wurden, gegenüber wie sie in der Ära der AI Search funktionieren. Dasselbe Feld, zwei verschiedene Welten.
| Element des Google Unternehmensprofils | Klassisches Local SEO (2018–2024) | AI-Search-Ära (2025+) |
|---|---|---|
| Posts (GBP Posts) | Galten als „kein Ranking-Faktor”. Wurden von vielen Spezialisten übergangen. | Werden von Gemini und Ask Maps in Antworten zitiert. |
| Leistungsbeschreibungen | Oft ignoriert oder nur mit den Leistungsnamen ausgefüllt. | Schlüsselfeld für das Matching langer, natürlich-sprachiger Anfragen wie „X ohne Y am Standort Z”. |
| Attribute | Trivia. Wurden hinzugefügt, „wenn Zeit war”. | Erster Filter, den Ask Maps bei Anfragen wie „Café mit WLAN und Ruhe zum Arbeiten” anwendet. |
| Bewertungsinhalt | Vor allem Anzahl und Sterne. | Inhalt der Bewertungen = Daten zur Interpretation. „Super im Umgang mit alten Leitungen in Altbauten” = drei Fakten, die die KI zitieren kann. |
| Social-Media-Links im GBP | Kosmetik, keine Ranking-Wirkung. | Signal zur Entitätsverifikation. Die KI prüft, ob das Unternehmen über mehrere Kanäle hinweg konsistent existiert. |
| FAQ auf der Website | Willkommen, aber nicht kritisch. | Direkter Q+A-Feed für die KI. Die beste einzelne kleine Investition unter AI Search. |
| Schema Markup | Für Rich Snippets im SERP. | Trust-Signal bei der Entitätserkennung. Gemini nutzt es für Grounding (= Verankerung der Antworten in geprüften, strukturierten Daten). |
Jede Zeile auf der rechten Seite war vor einem Jahr etwas, das pro Profil 5–10 Minuten gekostet hat und vermutlich niemandem aufgefallen ist. Heute entscheidet jeder dieser Punkte, ob die KI das Unternehmen Ihres Kunden in einer Antwort überhaupt nennt. Das ist keine zusätzliche Arbeit. Das ist die Grundarbeit.
Warum Ask Maps die Einsätze für jeden Local-SEO-Spezialisten erhöht
Das ist der Teil, der für mich persönlich die größte Verschiebung im lokalen SEO seit der Einführung des Local Pack ist. Ich habe im März und April 2026 viel Zeit damit verbracht, Ask Maps auf US-Accounts zu testen und Notizen mit Mike Blumenthal (Near Media), Joy Hawkins (Sterling Sky) und Analysten bei BrightLocal abzugleichen.
Was Ask Maps offiziell ist
Am 12. März 2026 hat Google auf dem Unternehmensblog die Einführung von Ask Maps angekündigt, einer konversationellen KI-Schicht, die direkt in die Google-Maps-App eingebaut ist. Die Funktion nutzt Gemini-Modelle und ermöglicht es, Maps Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, die die „klassische” Karte nie beantworten konnte (TechCrunch, 12. März 2026; Search Engine Journal).
Einige offiziell von Google bestätigte Fakten:
- Launch: 12. März 2026, in den USA und Indien, Android und iOS. Desktop-Version „coming soon”. Android Auto, CarPlay und Google Built-in folgen in den nächsten Monaten.
- Rest der Welt: kein offizielles Datum. Europa und andere Märkte bekommen die Funktion wahrscheinlich schrittweise, nachdem die Kompatibilität mit regionalen Vorgaben (DMA, DSGVO) geklärt ist. Google muss diese Zeitpläne nicht im Voraus ankündigen.
- Aktivierung: In der Google-Maps-App erscheint ein „Ask Maps”-Chip in der ersten Position unter der Suchleiste. Tippen oder sprechen.
Für Leser im DACH-Raum: Ask Maps ist hier noch nicht verfügbar. Das ist eine gute Zeit zur Vorbereitung. Die Funktion kommt erfahrungsgemäß einige Monate nach dem US-Launch, und das Fenster, in dem reine Datenqualität gewinnt (bevor Werbung in die Oberfläche kommt), gilt dann auch hier.
Was Ask Maps in der Praxis tut
In seinem offiziellen Hilfeartikel gibt Google drei Beispielanfragen:
- „Any fun things to do this weekend within a 15-minute drive?”
- „I need to pick up my friend from the airport. What’s the fastest way? When should I leave if I need to be there by 6 PM? Where can I get flowers on the way?”
- „My phone is about to run out of battery. Where can I buy a charger? Are there any charging stations available at no charge without having to order a coffee?”
Achten Sie darauf, was diese Fragen sind. Es sind keine Keyphrases. Es sind Szenarien, mit Zeit, Kontext, Emotion und Einschränkungen. Genau das ist die Verschiebung: Ask Maps muss Intention, Nähe, Öffnungszeiten, Attribute, Preise, Bewertungen und Nutzerverlauf gleichzeitig verstehen und dann nur einige wenige Unternehmen auswählen, die diese Situation am besten bedienen.
Woher Ask Maps die Daten zieht
Hier gibt es eine breite Übereinstimmung zwischen Googles offizieller Dokumentation und unabhängigen Tests, darunter Sangers oben zitierte Studie. Der Caveat, den Sanger selbst nennt: seine Tests decken eine begrenzte Anzahl von Service-Anfragen in einer US-Region ab, das ist also direktional, keine vollständige Studie. Mit dieser Einschränkung sieht die Quellenhierarchie so aus:
- Google Unternehmensprofil. Die erste und wichtigste Schicht: Kategorien, Beschreibung, Leistungen, Produkte, Attribute, Öffnungszeiten, Fotos, Posts.
- Google-Bewertungen. Gemini zieht konkrete Phrasen aus dem Bewertungsinhalt, Dinge wie „sind pünktlich”, „schlagen nicht drauf”, „super im Umgang mit alten Leitungen in Altbauten”. Sanger zeigt, dass die Sprache der Bewertungen, nicht die Anzahl der Sterne, die Art prägt, wie Ask Maps ein Unternehmen beschreibt.
- Die Website des Kunden, besonders Leistungs- und FAQ-Seiten. Das Gewicht wächst mit Komplexität und Preis der Anfrage: gering bei „Café in der Nähe”, erheblich bei „Heizung erneuern Zentralheizung” oder „Elektroinstallation modernisieren im Altbau”.
- Externe Quellen. Facebook, YouTube und Branchenplattformen wie Angi und HomeAdvisor. Die KI greift dort vor allem dann zu, wenn die Anfrage Vertrauenscharakter hat (teure, riskante, einmalige Leistungen) und zusätzlichen Beleg jenseits des Unternehmensprofils braucht.
Was sich konkret in Ihrer Arbeit für Kunden ändert
Sanger noch einmal zitiert: „Ask Maps narrows the field and adds interpretation.” In Tests über fünf Intent-Levels lag die durchschnittliche Anzahl der eingeblendeten Unternehmen bei 3,3–5,0. Nicht 20. Nicht 10. Drei bis fünf.
Was das für Ihr Kundenportfolio bedeutet:
- Kein Platz für „gut genug”-Unternehmen. Wenn ein Kundenprofil unvollständig ist, NAP zwischen Quellen abweicht, Bewertungen generisch sind und die Website kein FAQ hat, fällt der Kunde aus Geminis Empfehlungsset.
- Bewertungstext > Sterneanzahl. Ich habe in meinem Portfolio einen Zahnarzt mit 4,7 Sternen und 230 Bewertungen, der in Ask-Maps-Tests schlechter abschneidet als ein Wettbewerber mit 4,5 und 90 Bewertungen, weil die 90 Bewertungen des Wettbewerbers konkrete Behandlungen, Situationen und Patientenanliegen beschreiben. Das sind Rohdaten für Gemini.
- Attribute sind der neue „First-Line-Filter”. Wenn jemand fragt „Café mit gutem WLAN und Ruhe zum Arbeiten”, greift die KI zuerst auf die Attribute „WLAN” und „geeignet für Remote-Arbeit” zu. Nicht auf die Unternehmensbeschreibung.
- Die Website des Kunden zählt weiterhin, besonders bei teureren, expertise-lastigen Leistungen. Wo Gemini Expertise-Belege braucht, greift es tiefer in die Site.
Und eine Sache, die das Werbe-Ökosystem im Moment nicht laut aussprechen will: Während des oben erwähnten Briefings hat Glenn Gabe das Gemini-Team direkt nach Werbung gefragt. Die Antwort des Gemini-Teams: Werbung in Ask Maps gibt es vorerst nicht, aber Google schließt sie für später nicht aus. Mit anderen Worten: Es gibt jetzt ein Fenster, in dem reine Datenqualität gewinnt. Später kann sich das ändern.
Die Quintessenz aus Ask Maps: 2026 ist die Arbeit eines Local-SEO-Spezialisten nicht mehr ein Kampf um Ranking für drei Keywords. Es ist das Beschreiben des Unternehmens des Kunden mit ausreichend Detail und ausreichender Konsistenz, sodass die KI dem Nutzer mit gutem Gewissen sagen kann: geh dorthin. Wie das operativ geht: fünf Punkte unten.
Fünf-Punkte-Playbook für AI-driven Local Visibility 2026
Nach mehr als acht Jahren in Local SEO, dem Auditieren von Kunden-Accounts in Localo und dem Testen von Änderungen auf Hunderten lokaler Profile weiß ich eins: 2026 brauchen Sie keine 200-Punkte-Checkliste. Sie brauchen fünf Dinge, die Sie konsequent auf jedem Kunden-Account umsetzen. Der Rest ist Rauschen.
1. Fundamente des Google Unternehmensprofils des Kunden schließen
Das harte Fundament, ohne das der Rest keinen Sinn ergibt. Füllen Sie buchstäblich jedes Feld im GBP des Kunden aus:
- Hauptkategorie: die spezifischste verfügbare, plus alle zusätzlichen Kategorien, die zum Unternehmen passen.
- Unternehmensbeschreibung: 600–750 Zeichen, konkret, beschreibt wen der Kunde bedient, wo, was er tut, wie und was ihn auszeichnet.
- Alle Leistungen mit eigenen Beschreibungen.
- Alle passenden Attribute (Zahlungsmittel, Barrierefreiheit, Charakter des Ortes).
- Öffnungszeiten plus Sonderöffnungszeiten für Feiertage und Urlaub.
- Neue Fotos jeden Monat.
- Link zur Website plus Links zu den Social-Media-Profilen des Kunden (Facebook, Instagram, LinkedIn).
Profile mit einem vollständigen, verifizierten Eintrag haben eine deutlich höhere Chance, in den Ergebnissen aufzutauchen, als unvollständige, ein Befund, der durch Googles Dokumentation und den oben zitierten Whitespark-2026-Report bestätigt wird. Das ist kein „Nice to have”. Das ist die Grundlinie.
2. Ein systematisches Bewertungsprogramm für den Kunden einführen, nicht „wir fragen halt manchmal”
Bewertungen sind 2026 keine reine Zahl mehr. Sie sind ein Strom plus eine Sprache. Setzen Sie im Kunden-Account um:
- Ein Mengenziel: jeden Monat neue Bewertungen, nicht 20 in einer Woche und dann Stille (das ist ein schlechtes Signal).
- Ein Qualitätsziel: Fragen Sie Endkunden nach einer konkreten Situation, nicht nach einer allgemeinen Meinung. „Was hat genau für Sie funktioniert?” oder „Mit welchem Problem sind Sie zu uns gekommen?”
- Personalisierte Antworten auf jede Bewertung. Keine Vorlage.
Sie brauchen für den Kunden nicht mehr Fünf-Sterne-Bewertungen. Sie brauchen mehr wahre, ausführliche. Wie Mike Blumenthal in demselben GatherUp-Interview gesagt hat: „You don’t need more five-star reviews. You need more truthful ones.”
3. Die Website des Kunden als Infrastruktur behandeln, die die KI füttert
Die Website ist 2026 keine Visitenkarte. Sie ist der „Pass” der Entität, das, womit Sie Gemini, ChatGPT, Perplexity und andere Modelle füttern. Was sie enthalten muss:
- Konsistentes NAP mit dem Google Unternehmensprofil. Das ist kritisch.
- Eine eingebettete Google-Profil-Karte (zum Beispiel auf der Kontaktseite).
- Schema Markup: LocalBusiness als Minimum.
- Leistungsseiten mit konkreten Beschreibungen.
- FAQ formuliert wie ein echtes Gespräch mit dem Kunden. Die beste einzelne Investition unter AI. Nicht „was kosten Ihre Leistungen?” Eher „reparieren Sie Autos mit Garantie?”, „welche Zahlungsmittel akzeptieren Sie?”, „was tue ich, wenn A bei B am Freitagabend passiert?”
- Frische Blog-Updates.
4. Ein Verzeichnis- und Erwähnungsnetz außerhalb des Profils des Kunden aufbauen
Das Profil und die Website sind Eigentum des Kunden. Verzeichniseinträge und Markenerwähnungen auf externen Seiten sind zusätzlicher Beleg, dass das Unternehmen in der realen Welt existiert. KI-Modelle greifen darauf buchstäblich für Training und Grounding ihrer Antworten zurück.
- Klassische NAP-Erwähnungen: Branchenverzeichnisse, lokale Verzeichnisse, lokale Presse.
- Social-Media-Profile, die mit dem Google Unternehmensprofil verknüpft sind: Facebook, Instagram, LinkedIn, YouTube.
- Bewertungen auf verschiedenen Plattformen, nicht nur Google.
5. Aktivität und Frische zu einer operativen Gewohnheit machen
Das ist der Schritt, an dem selbst Accounts mit den besten Profilen scheitern. Sie starten stark, hören dann auf, das System zu „füttern”. In der KI-Ära gewichtet Google die letzten Monate stärker als die gesamte Profilhistorie.
Basierend auf meinen eigenen Beobachtungen und Gesprächen mit anderen Local-SEO-Spezialisten sehe ich sehr deutlich: Profile, die über mehrere Monate konsequent Posts veröffentlichen, Fotos hinzufügen und Informationen aktualisieren, zeigen merklich höhere Sichtbarkeit im Local Pack und erscheinen häufiger in KI-Antworten als Profile, die nach der Startphase „einschlafen”. Der Algorithmus und Gemini interpretieren fehlende Aktivität als Rückgang der Unternehmensaktivität. Hier ist, was ich empfehle:
- Posts: mindestens 1×/Woche.
- Neue Fotos jeden Monat.
- Updates der Öffnungszeiten: Feiertage, Urlaub, gesetzliche Feiertage (jedes ist ein zusätzliches Frische-Signal).
- Aktualisierung von Leistungen und Produkten, sobald sich etwas ändert.
- Aktualisierung der Unternehmensbeschreibung, sobald sich etwas ändert.
In Localo haben wir genau so Smart Tasks und Audit gebaut. Wir schauen, was im Profil des Kunden gegenüber Googles Richtlinien, Best Practices und top-rankenden Wettbewerbern fehlt, und liefern Ihnen einen konkreten Aktionsplan. Aus meiner eigenen Arbeit: Ohne Konsequenz fallen die anderen vier Punkte langsam auseinander.
Zusammenfassung
Die neue Welt der AI Search im lokalen SEO belohnt genau die Dinge, die schon 2018 funktioniert haben: ein vollständiges Profil, echte Bewertungen, eine echte Website, Konsequenz. Was sich geändert hat, ist der Einsatz. Konsequenz im „Füttern der Daten” verbessert nicht mehr nur das Ranking. Sie entscheidet, ob das Unternehmen des Kunden in der Antwort, die Gemini, Ask Maps oder ChatGPT dem Endkunden auf dem Silbertablett serviert, überhaupt auftaucht.
Wer jetzt anfängt, bevor Ask Maps in jedem Markt Mainstream wird, verschafft den Kunden einen Vorsprung gegenüber Wettbewerbern, die erst dann mit der Arbeit beginnen, wenn sie trotz gleicher Local-Pack-Positionen einen Rückgang an Kunden sehen.
Wenn Sie Local-SEO-Arbeit automatisieren und gleichzeitig die Datenvollständigkeit und -konsistenz des Kunden sicherstellen möchten, testen Sie Localo.
